虛擬貨幣的不確定性和異常回報_瑞波幣

對于比特幣市場的投資者和研究人員來說，如何合理解釋比特幣市場的巨大價格波動仍然是一個持續的挑戰。一個主要原因是，我們在對不可量化的風險或比特幣回報的模糊性進行穩健量化的方面存在弱點。本文引入了一種行為渠道，將模糊性厭惡程度視為比特幣市場投資異常收益的一個突出來源。利用10年的日度數據，我們發現，平均而言，比特幣投資者對模糊性的厭惡情緒在增加。此外，我們發現，比特幣投資者只有在模糊性較低時才會獲得異常回報。穩健性測試驗證了我們結果的有效性。中國人民大學金融科技研究所（微信ID：ruc_fintech）對報告核心部分進行了編譯。

引言

背景

以比特幣為代表的虛擬貨幣既代表了一種新的貨幣形式的出現，也代表了購買商品和服務的一種新的支付技術。比特幣是不確定性和模糊性的一個例子，新古典主義理論無法解釋這種加密貨幣市場上的行為，沒有足夠的日常信息來合理證明比特幣的巨大價格波動。因此，我們希望從行為金融學的角度來擴展我們對這個加密貨幣市場的理解。我們的實證研究基于Brenner 和 Izhakian (2018），通過嚴格研究模糊性對比特幣收益的影響，填補了文獻的空白。

專家：金融機構應從四大維度識別監測虛擬貨幣的洗錢風險:近日，在“洗錢新風險與反洗錢新應對”線上公益反洗錢培訓上，北京捷軟世紀有限公司高級專家李振星介紹稱，據監測情況來看，2019年12月31日，24小時內比特幣成交量曾達到235億美元，相當于上交所的72%，深交所的53%，紐交所的24%，納斯達克的32%。“這么大的資金吞吐量是相當驚人的。全球洗錢新動向中比較熱門的是通過比特幣等虛擬貨幣洗錢，主要通過匿名的方式進行跨境轉運資金。”

李振星建議，金融機構應從交易監測及洗錢評估、KYC客戶洗錢風險評估、業務產品及金融機構洗錢風險評估四大維度識別監測洗錢風險，做到“業務+客戶+交易”三位一體的監測預警可以正向推導、逆向循環，形成監測反饋閉環。（第一財經）[2020/3/26]

意義

①從行為金融的角度擴展了對加密貨幣市場的理解，發現模糊性在解釋比特幣的異常收益方面發揮了重要作用。

②與常規的定性研究不同，我們使用比特幣數據探討了加密貨幣市場中模糊性的重要性。

動態 | 日本金融廳公布最新虛擬貨幣交易所注冊登記審查信息:今日，日本金融廳發布關于虛擬貨幣交易所注冊登記的相關信息，金融廳表示，目前希望進入日本虛擬貨幣行業企業越來越多，因此為了確保每個企業注冊登記的過程的完整性，明確審查過程，提高其透明度是很重要的。同時公布了具體的注冊審查過程，審查相關問卷以及審核的重點等內容。[2018/10/24]

③對投資者來說，有利于優化投資決策，如果投資者在對系統性風險進行調整后確實能夠獲得風險溢價，那么將他們的財富配置到比特幣上是有幫助的。

④對政策制定者來說，雖然在目前的市場條件下，比特幣市場基本上不受監管，但如果決策者計劃在未來實施這些監管，他們可以利用我們的研究來指導監管。

模糊性的測量

模糊性主要指的是主體對偶發事件可能性的主觀認識與多個概率分布一致的情況，因此我們參考 Izhakian (2020)的方法，將模糊性定義為：

福安法院受理一起涉網絡虛擬貨幣案件:據福建法治報，近日，福安市法院賽岐法庭通過跨域立案受理了一起特殊的不當得利糾紛案，標的物為網絡虛擬貨幣“瑞波幣”。原告訴稱被告屬于其所屬網站的注冊用戶，在原告依照國家要求關閉其網站后，被告在原告的網站上提取瑞波幣，但被告未能收到提取的瑞波幣。為了保證被告的利益，原告多次人工提交申請，直到被告收到所提取的瑞波幣為止。但隨后原告發現該現象屬于瑞波幣網絡問題，雙方當事人多次提交的申請均有效且無法撤銷，被告多提取不為其所屬的瑞波幣計63608個。原告遂訴至法院，要求被告返還上述瑞波幣。據悉，本案系寧德市第一例涉網絡虛擬貨幣案件，目前該案正在審理中。[2018/4/24]

由于σ可由如下公式計算：

把σ測算公式代入模糊性測算公式中，可得如下模糊性測算的最終表達式：

金鐘國否認與虛擬貨幣項目有關聯:金鐘國在微博發布了一則公告，稱“目前在網絡上公開的有關虛擬貨幣TNB的相關內容與金鐘國并無直接關系”，并提醒粉絲注意分辨，不要出現混淆和財產損失。據悉，日前曾有項目稱將韓國藝人金鐘國的“金鐘國時間”加入其項目中。[2018/1/18]

數據

數據來源

①從bitcoincharts.com獲取比特幣收盤價、開盤價、最低價（美元計價）、成交量

②從Kenneth French’s website獲取日度市場超額回報率、規模因子、賬面市場比因子、盈利能力因子、投資因子、動量因子和國庫券利率數據

③從 global-q.org獲取q因子系數數據

④從 Wharton Research Data Services獲取CBOE波動指數

⑤從Bitcoincharts獲取比特幣5分鐘頻率數據

數據處理

①比特幣的收益率由日度價格變化百分率測算。

利用虛擬貨幣熱潮的公司今日股票價格隨比特幣下跌:最近有一些原本與區塊鏈和虛擬貨幣毫無關系的公司突然宣布要進入虛擬貨幣市場，或者將公司名稱改變得看起來與區塊鏈和虛擬貨幣相關，致使其股票價格大漲。據彭博社消息，今天隨著比特幣及其他主流虛擬貨幣價格的大跌，這些公司的股票也受到了影響。其中，長島區塊鏈公司股票今日下跌了大約33%，Digital Power Corp.的股票下跌了27%，Roit Blockchain幾乎下跌了20%，LongFinCorp.下跌約 15%。[2017/12/23]

②比特幣的模糊性通過5分鐘的單日回報率測算。

實證結果

估計期望值

參考Andersen et al. (2003) 和Brenner and Izhakian (2018)，我們利用時間序列自回歸移動平均ARMA(p, q)模型和最小校正Akaike信息準則(AICC)估計的系數，基于已實現的波動率估計預期波動率。

我們還使用ARMA(p, q)估計預期模糊度，類似于估計預期波動率的方法。具體來說，我們利用時間序列模型估計的系數，在已實現的模糊性的基礎上估計期望模糊性。

主要實證測試

期望概率在0.368到0.768之間，我們把這個區間分成37個相等的區間，每個區間是0.01，并用i.來表示，比如第一個區間為0.38到0.39，少數低于0.38的值也歸入第一個區間。我們構建的實在模型如下：

我們分別考察了OLS和WLS的回歸結果，研究顯示在良好收益的高概率箱中(例如，i=34)，模糊性系數顯著，這表明比特幣投資者對模糊性的厭惡程度在增加。

穩健性檢驗：替換波動性度量方法

在這里，我們在回歸中使用替代波動率度量而不是預期波動率，具體來說，我們通過以下兩個方程檢驗模糊性的作用。

此外，我們進一步考慮高階矩來進行穩健性測試，通過如下方程考察偏態、峰度和波動率。

研究顯示不確定性對回報的影響對其他風險度量是顯著的。

穩健性:非結構化風險

我們考慮了一個進一步的離散模型，方程如下：

結果顯示，投資者表現出風險偏好行為，并導致正的風險溢價。此外，根據有利回報的高概率箱中的模糊性系數，比特幣投資者對模糊性的厭惡仍在增加。

結論

投資者總是面臨已知風險和未知風險之間的選擇，因此，模糊厭惡投資者寧愿選擇一個投資結果的概率分布是已知的，而不是一個概率是未知的。本文首次研究了模糊性在比特幣回報中的重要作用，比特幣回報是一種投資組合，近年來吸引了投資者的注意。因為像比特幣這樣的虛擬貨幣不符合傳統的資產定價理論，因此它們的回報無法從理論上(至少部分地)預測，因此需要其他工具來描述其回報中觀察到的異常情況。我們引入了模糊的經典案例，通過使用信息價值的改進方法支撐設計，來理解模糊厭惡的程度對異常收益的可變程度的影響程度。

根據Brenner和Izhakian(2018)以及Baker和Wulger(2006)提出的方法，我們發現比特幣投資者對模糊性的厭惡程度越來越高，這種特征有助于量化比特幣異常收益的程度。此外，我們檢驗了在歧義條件下比特幣回報的表現。為此，我們使用了幾種資產定價模型，并在高模糊期和低模糊期之間區分比特幣回報的表現。

這個測試的一個重要發現是，與我們使用的資產價格模型相比，比特幣投資者在高模糊性時期獲得非常低的異常回報。我們的結果對比特幣價格波動的其他衡量方法、決定資產價格的高階矩(如偏度)以及對模糊性的態度取決于財富和風險態度的進一步離散模型的設計是穩健的。

以下為文章部分截圖

編譯 |? 葉健

來源 |? SSRN

作者 |? Di Luo, Tapas Mishra, Larisa Yarovaya, and Zhuang Zhang

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